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密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
Anthropic 发布招股书后，大家（包括我）都纷纷把它扔给 Claude 进行深入分析，看能不能研究出点什么正经的或八卦的，或是学习点它赚钱的过程。 比如： Anthropic 前五大客户营收占比从 36% 降至 21%，各自收入却仍创…
Anthropic 招股书披露，其客户已覆盖半数美国财富500强，二季度利息收入约 7.62 亿美元，前五大客户营收占比从 36% 稀释至 21%。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
Claude有意识了？科学家首次挖出关键拼图，还能伸手改它的念头
本文报道Anthropic最新研究，团队在Claude大模型中发现自发形成的J-space区域，匹配意识研究的全局工作空间理论，人类可直接读取、修改AI未输出的内部想法，揭示了现有AI对齐评测的重大漏洞，为AI意识研究提供了工程化路径。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能：从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议，2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能，涵盖多模态感知、世界模型等主题，介绍了投稿详情及联系方式。
复杂的Harness Evolution，甚至不如多跑几遍
本文解读AI2与华盛顿大学最新研究，针对热门Agent Harness Evolution方向，通过公平对照实验检验方法真实收益，戳破研究误区，引发对Agent评估标准的反思。
Meta万引强化学习大佬跑路！用小扎原话作为离别寄语，扎心了
Meta万引强化学习大佬Rishabh Agarwal即将离职，用小扎原话“在这个瞬息万变的世界里，最大的风险就是不去冒险”作为离别寄语。他曾参与谷歌、Meta重要模型工作，下一站未明，Meta还有老员工出逃。